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年度报告2023-24 | Iris Business Services Limited
在本年度报告中，我们已经披露了前瞻性信息，以使投资者能够理解我们的前景并做出明智的投资决策。我们定期制作的本报告和其他语句（书面和口头）包含前瞻性陈述，这些语句根据管理层的计划和假设列出了预期结果。我们已经尽可能尽可能地使用诸如“预期”，“估计”，“期望”，“项目”，“打算”，“计划”，“相信”和类似实质的单词来识别此类陈述。我们不能保证这些前瞻性陈述将被实现，尽管我们认为我们在假设中一直是审慎的。结果的实现会受到风险，不确定性甚至不正确的假设的影响。应已知或未知的风险或不确定性实现，或者基本的假设证明不准确，实际结果可能与预期，估计或预测的假设有很大差异。读者应牢记这一点。我们没有义务公开更新任何前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。
我们对OFWAT对2025–30
Ofwat已决定干预以延迟RCV的恢复，而不是允许资本资产在其经济生活中自然贬值。这导致成本传递给子孙后代。我们的客户研究发现了对代际公平的坚定支持，这似乎没有考虑过。这种扭曲与回收RCV的自然率对现金流产生负面影响，这是在满足监管要求所需的投资率时增加的。仅增加投资就会扩展现金流，通常会导致RCV的高级恢复。延迟RCV的恢复量留下了AMP8所需的投资支出和价格控制中提供的资金的巨大差距。虽然有加速RCV恢复的案例，但我们要求Ofwat将其恢复为我们最初提交的业务计划中规定的恢复率，该计划已经从当前时期减少了，以减轻账单压力。
缅因州交通部：DBE 企业列表
Edward J. Odom, IV 建筑管理、电力和通信传输线、电缆拼接、电气或光纤、计算机和网络电缆安装、电子控制安装和服务、电子控制系统安装、光缆（传输线除外）安装、报刊经销商和报摊、新闻经销商、卫星电信经销商、计算机系统设计服务、计算机系统集成分析和设计服务、计算机系统集成
商业、管理和……中的人工智能
摘要 人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，它通过符号化编程来解决问题；也就是说，它耗时更少，结果更快。在制药行业，人工智能 (AI) 最近已成为一个热门话题。它在问题解决科学方面取得了长足的发展，在研究、营销、医疗保健、药学和工程领域有着广泛的应用。机器学习 (ML) 取得了令人印象深刻的成果，在药物发现和开发方面的需求不断增加。制药行业开发新药是一个相当困难和漫长的过程，通常需要数年时间，而且由于流失率增加，成本高昂。因此，有必要利用人工智能 (AI) 等创新技术来加强新药的开发过程。人工智能使机器和计算机能够执行类似人类的任务，并在试图解决特定挑战时做出决策。问题的解决基于在记忆和适应性过程中获得的学习阶段，以及通过训练机器来应对新障碍而获得的概括和专业知识。本综述论文重点介绍了人工智能在制药行业多个领域的主要作用，包括临床试验、药物开发、制造、药物分析、质量保证和药物药代动力学预测。通过使用人工智能，制药行业的这些领域可以更快地实现目标，减少人类的努力，从而减轻他们的负担。
genai-ration势头：塑造业务的未来...
Genai的变革潜力来自其迅速分析和统一大量信息的能力，使组织能够解锁有意义的见解。但是，Genai的有效性从根本上依赖于训练数据的质量。为了使Genai模型有效运行，它们需要相关，完整，准确和清洁的数据。否则，当Genai产生不准确或错误的反应时，偏见甚至是“幻觉”的风险会增加。这可能会带来严重的声誉和合规风险，尤其是在准确信息至关重要的业务和关键应用中。
燃油零售行业商业模式创新
1. 简介 1 1.1 背景 1 1.1.1 电动汽车 1 1.1.2 公司 A 3 1.2 问题表述 3 1.3 目的 4 1.4 研究问题 4 1.5 界限 4 1.6 研究贡献 5 1.7 论文赞助商 5 1.8 处置 5 2. 燃料零售商 7 2.1 运营流程 7 3. 文献综述 9 3.1 市场环境 9 3.2 数字化转型 11 3.2.1 业务流程 11 3.2.2 数字化计划 13 3.3 变革管理 15 3.3.1 技术变革 16 3.4 商业模式 17 3.4.1 燃料零售商业模式的四个要素 19 3.4.2 移动商业模式 21 3.4.3 以客户为中心的模式 23 4. 方法26 4.1 研究策略 26 4.2 研究设计 27 4.2.1 案例研究 28 4.3 数据收集 29 4.3.1 半结构化访谈 29 4.4 数据分析 32 4.5 有效性和可靠性 32 4.6 伦理考虑 33 4.7 实证设置 35 4.7.1 参与者人口统计和选择 35 4.7.2 类别选择 35 5. 调查结果和分析 38 5.1 充电基础设施 38 5.1.1 充电点的发展 38 5.1.2 家庭和工作场所充电箱零售 39 5.1.3 充电基础设施发展中的瓶颈 40 5.2 数字化举措 42